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http://dlibrary.univ-boumerdes.dz:8080/handle/123456789/5516
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Titre: | Optimisation multi-objectif stochastique en nombre entier |
Auteur(s): | Guenoun, Nesrine Bakhali, Fatma Zohra Drici, W. |
Mots-clés: | La programmation lin eaire continue L'algorithme du simplexe La programmation lin eaire en nombres entiers |
Date de publication: | 2018 |
Résumé: | Dans ce travail nous avons consid er e un probl eme d'optimisation lin eaire stochastique
objectifs multiples dans lesquels l'information comporte des el ements ind etermin es,
ou bien les probl emes dont certains param etres sont al eatoires mais d e nis par des caract
eristiques probabilistes connues. Les donn ees stochastiques sont trait ees par un recours
approch e pour obtenir un programme d eterministe equivalent a deux etages.
L'algorithme propos e par M.Moula et S.Amrouche [53] peut d eterminer l'ensemble de
toutes les solutions e caces enti eres de ce probl eme equivalent (MOSILP), si elles existent,
ou alors un sous ensemble de solutions e caces si leur nombre est ni ou tr es grand. Cet
algorithme est appropri e seulement pour des probl emes avec un nombre raisonnable (petit)
de sc enarios, mais il pourrait ^etre appliqu e pour un grand nombre d'objectifs ; puisque
pour construire l'ensemble des solutions e caces, le probl eme monoobjectif d'une fonction
scalaraisante est r esolu chaque it eration et les valeurs des fonctions objectives d'une
solution e cace sont facilement evalu ees.
Puisque les coupes de r ealisabilit e eliminent plusieurs parties de d ecision et aussi les coupes
multiples une solution eliminent l'ensemble domin e, le nombre d'it erations diminue pour
obtenir les solutions e caces.
Il reste beaucoup de questions en suspens de recherches dans le domaine stochastique,
en particulier dans les secteurs de la programmation stochastique multi-objectif. Nous
proposons comme perspectifs de r esoudre le probl eme (MOILSP) en utilisant d'autres
techniques de r esolutions de probl emes multi-objectif autre que la m ethode de coupe multiple.
Aussi dans certaines applications, le d ecideur n'a pas souvent la possibilit e de faire recours
dans le futur, apr es l'occurrence d'un sc enario. Dans ce cas, nous devons faire recours a
une autre approche de la programmation stochastique pour convertir le probl eme stochastique
a un probl eme d eterministe.
Nous sugg erons dans l'avenir d'introduire cette approche a la place du mod ele de recours
utilis e pour r esoudre le probl eme. |
URI/URL: | http://dlibrary.univ-boumerdes.dz:8080/handle/123456789/5516 |
Collection(s) : | Math. finance/appliquée
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